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[临床] 均匀设计简介

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北京-丹丹 发表于 2014-5-12 21:13:39 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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2014-05-12
' |4 O4 Z  u1 [# b* _
                               
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  c$ I* N% x  z6 @% Y! Z

一、均匀设计的提出


% Y6 t: I; O& e, ^( I6 |' ?& C3 a. I# p  M实际中的试验设计要求:

' e2 }8 Y$ D+ G# e% L
1) 在一个生产过程中,有关的因素通常是很多的;


8 S# k% e, I+ x  A8 e) N& g4 a2) 在一项试验中,如何从众多的有关因子挑选出试验方案中的因素;


0 E6 }+ s1 u- `( q% c1 p/ \3) 试验的范围应当尽可能大一点;


* g3 Y. H9 H$ h) F3 s- F4) 若试验范围允许大一些,则每一因素的水平个数最好适当多一些。

, `1 j7 v- U0 Y
每一种试验设计方法都有其局限性,正交试验也不例外。它只宜用于水平数不多的试验中,若在一项试验中有S个因素,每个因素有q个水平,用正交设计安排试验,即使是部分实施,最少也要q2个试验,当q较大时,q2将更大,使实验工作者望而生畏。

2 L% r7 D  m( k( |5 `
怎样减少试验的次数呢? 让我们从正交试验的特点入手,是否能够通过删除一些不太重要的性质,来达到减少试验次数的目的。

% b" C3 C7 j3 A! |7 @
我们以正交表为例,来解释正交设计的特点:

$ @1 i$ T# N5 h4 r$ r) T
1) 任意一列中不同数字的重复数相同;

6 P/ Y; t! g% Y4 Q
2) 任意两列中同行数字构成若干数对,每个数对的重复数也相等。


0 s* \' w# U8 N' F3 B7 I这可以归纳为正交表具有“整齐可比”的性质,这个性质是为了便于试验数据分析。正交设计还有“均匀分散”的性质,这使得试验点有代表性。为了保证“整齐可比”的特点,正交设计就至少要求q2次试验,若要减少试验数目,只有去掉整齐可比的要求,只保留均匀分散的性质。均匀设计也就应运而生了!


/ i, }3 J3 w/ e+ H" h' s2 x( {& |' Z

二、均匀设计表及其使用表的构造

) t+ l$ M' a6 a& y* n
(一)均匀设计表的构造


; E. C+ v% r3 b' p9 [* p7 v6 ?根据均匀设计的思想,方开泰(1980),王元和方开泰(1981)为使用者提供了一套均匀设计表。每一个均匀设计表都由一张设计表和配套的一张使用表构成。均匀设计表有一个代号Un(qs),其中“U”表示均匀设计,“n”表示试验次数,“q”表示每个因子的水平数,“s”代表该表的列数. 例如表1 U7(73) ,表示均匀设计,做7次试验,共有3个因子,每个因子有7个水平。


+ j3 ^( m" p) S9 d" D表1 U7(73)

- y+ N8 p& c" b; }% d& ^3 y! h
                               
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' y3 z8 w5 T# i, G0 g- K' f/ j

均匀设计表的构造方法有很多种,这里仅介绍用好格子点法构造的均匀设计表。


, l5 A7 e' _6 i( s  [2 A8 S1. 给定试验数n,寻找比n小的整数h,且使n和h的最大公约数为1。符合这些条件的整数组成一个向量h=(h1,…,hm).

; I4 D; L3 k% z  L. x0 _
2. 均匀设计表的第i列由下法生成uij= jhi([modn]


  @9 f7 I4 A* `" h& ]+ O这里[modn]表示同余运算,若jhi 超过n,则用它减去一个适当倍数,使差落在[l,n]之中,uij 可以递推来生成* m3 I! R8 [1 G; B) R3 p& e

; ^& i3 X( y" ~) _; L$ M: f% U
                               
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2 G, l' ?3 a' ^$ j

用上述步骤生成的均匀设计表记作Un(nm),向量h称作该表的生成向量,有时为了强调h的作用,可将Un(nm)记成Un(h). 给定n,相应的h可以方便地求得,从而m也就确定。所以m是n的一个函数,这个函数曾由大数学家欧拉研究过,称为欧拉函数,记为E(n). 这个函数告诉我们均匀设计表可能有多少列。


4 E3 E$ G/ o# [5 e由上述好格子点法,很容易列举均匀设计表的一些特点:


7 Z; `, R. y4 H0 R7 S, P1) 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;


2 `/ L: i! o3 c8 s. y% N2) 任两个因素的试验点点在平面的格子点上,每行每刊有且仅有一个试验点;

2 n) F' S. I6 L4 U' y3 Y4 t8 r
性质1)和2)反映了试验安排的“均衡性一,即对每个目素的每个水平一视同仁;

9 `4 i, F1 r/ h9 {7 ]
3) 均匀设计表任两组成的试验方案一般并不等价;


* q3 ~: i- m* K" ^* c4) 当因素的水平数增加时, 试验数按水平数的增加量在增加。


* F" _% @1 [! X7 y- _9 G4 u7 I9 ^(二)使用表的构造

" N" |' c) f8 ~) X# z& R
均匀设计在使用时由于选择的列不同,试验的效果也大不相同,于是建议读者按使用表的推荐去选列。那么使用表又是如何产生的呢?假设我们要从均匀设计表U(n)中选出s列,则可能的选择有

7 \/ g2 w1 A# ?7 I5 q: Z2 [
                               
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种。我们要从中选择一个最好的,这里必须对“好和坏” 有明确的含义。表Un(nm)是由它的生成向量h=(h1,…,hm)所唯一确定的,选择s列,本质上就是从h中选择s个hil,…,his由这s个数生成的均匀设计表为Un(hil,…,his),它是一个n×s矩阵。它的每一行是s维空间Rs中的一个点,故n行对应Rs中n个点,若这n个点在试验范围内均匀,则试验效果好,否则试验效果不好。因此,比较两个均匀设计表Un(hil,…,his)和Un(hjl,…,hjs)的好坏等价于比较由它们所对应的两组点集的均匀性,于是我们必须要给出均匀性度量。


6 g2 K" a& F% q

三、均匀性的度量


0 T+ }8 ], q. i& g# i8 [7 P在试验区域

' ?$ e+ A% |/ g6 ~
                               
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上布n个试验点Pn ={xk =(xk1,…,xks),k =1,…,n},如何度量其均匀性呢?在数论方法(或伪蒙特卡罗方法)中,最普遍采用的Lp-偏差。令x =(x1,…,xs)’∈Cs,[0,x)=[0,x1)×…[0,xs)为Cs中由远点O到x决定的矩形。令N (Pn,[0,x))为Pn中的点在Cs中散布均匀时,N (Pn,[0,x))/n应与[0,x)的体积Vol([0,x))相接近,两者的差


4 {3 z* e5 K( T( h& t. J                               
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$ [' z2 G( h! m称为点集Pn在点x的偏差。所谓Lp-偏差定义为


) g& h2 p" c' l4 o* u, q                               
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当p→∞时,上式化为

8 X0 T! x; E% S/ x) Q
                               
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6 n" R" r' R2 R3 V$ j/ N/ r当P=2时,L2-偏差为


; C" o; e% a! Z* p                               
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* ]/ [! q! w7 o6 C- q% j  有关这两种偏差的优缺点及它们的改进,在这里就不再详述了。

9 N; f3 M! ^8 T7 I

  四、均匀设计的应用


3 u0 F) r) q" u0 X  均匀设计的步骤和正交设计很相似,但也有一些不同之处。通常有如下步骤:


0 ^: ?0 C/ o* R4 a( t/ m; t- y  L  1)根据试验的目的,选择合适的因素和相应的水平;

: f* b0 R3 X2 s, F! h: _' n
  2)选择适台该项试验的均匀设计表,然后根据该表的使用表从中选出列号, 将因素分别安排到这些列号上,并将这些因素的水平按所在列的指示分别对号, 则试验就安排好了。

$ [6 N, x' T$ p2 b! \! P1 l* E
  选择香港浸会大学生物系的一项试验,来说明均匀设计的应用。


0 S) w) K6 {2 Q4 b  为了研究环境污染对人体的危害,今考核六种金属的含量: 镉(Cd),铜(Cu),锌(Zn),镍(Ni),铬(Cr),铅(Pb),每种金属含量分别取17个水平(百万分之一,ppm):0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.4, 0.8, 1, 2, 4, 5, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20。今欲考虑这些金属含量(包括它们的交互作用)对老鼠寿命的影响,该试验考核老鼠身上某种细胞的死亡率。

8 h; x. ^' m' H3 x
  综合考虑,选用均匀设计表U17(1716),根据使用表的指示,选用了表中1, 4, 6, 10, 14, 15列来安排六个因素,其试验方案如表2所示。实验结果为死亡率,为了了解试验误差,提高结论的精度,他们在同一试验条件下将试验重复三次,三次结果(Y1,Y2,Y3)列于表3,三次死亡率的均值为Y,列于表3的最后一列。

* o! t) ~, K# p$ x7 M  p0 n

表2 环保试验方案


2 j$ O1 T8 y+ N# S2 Q, {5 \7 E                               
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表3 死亡率

7 A+ o4 k8 k& g1 t/ I


% E/ [, I# C- i2 M# _0 h  Z                               
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2 Y) l, J. ]7 e+ s  进一步利用回归来分析数据。由于数据的各因素水平变化较大,故通常要对水平值先作变换,如取对数后再进行回归。


/ ?8 p9 O- \, U0 K! Y( h2 H  `+ `  根据以往经验,知道六种金属间有交互作用,故应选用二次型回归模型,并利用逐步回归来筛选变量。最后得到的回归方程为:

: o7 i& d- l* j3 i% }
Y=32.68+5.03 log Cd +3.48 log Cu +2.03 log Ni
5 Y( T2 \: H" p, O" ]: y9 N+0.55(log Cu)2 -0.63(log Zn)2 +0.94(log Ni)2
' G8 Q' G- r% }8 T4 g+0.53(log Cd) log(Cu) -0.70(log Cd) log(Cr)# P. z1 N  Y( a
+0.92(log Cu)(log Pb)


7 u4 Y: ^6 K2 a2 T7 |  我们可以得出如下结论:


  k3 X  t4 W$ u/ u; ?/ N  1. Cd,Cu和Ni的含量过高,对老鼠细胞的死亡率有显著作用;

$ M  j, B+ ~, G  E* n
  2. 金属Cd和Cu,Cd和Cr,Cu和Pb有交互作用,其中Cd和Cu, Cu和Pb对死亡率起正交互作用,而Cd和Cr对死亡率起负交互作用;


& L+ Y. i/ s6 }6 q  3. Zn可能会中和其它金属的破坏作用,降低老鼠细胞的死亡率。

; j' W0 f( I4 x0 t: Y( y8 m$ W
  
- N$ W+ k) ]( ]: X$ [  五、结论与建议


6 N  F+ t/ E- O/ T. T  本文简要地介绍了均匀设计的相关知识,也仅仅是惊鸿一瞥。均匀设计的深入研究至今仍然十分有意义,包括均匀性的度量的修正等。

4 E) q; q* R/ l! I3 Y$ {1 A
  均匀设计的应用日益广泛,成功的案例与日俱增,读者不难从各种文献库中发现这些案例。近年来,均匀设计走向国际,有关均匀设计和均匀性的文章在国际刊物上已发表了几十篇,包括国际上顶尖的一些杂志,如“Biometrika”, “Technometrics”, “Mathematics Computation”, SIAM的刊物等。$ W: P# I0 H$ U" q$ P9 ?
  . X6 F. h$ [' V
  参考文献


- H  O* v6 A1 J8 z2 I" c  [1] 方开泰(1994),均匀设计及其应用,《数理统计与管理》第13卷,第1期:57~63;第2期: 59~61; 第3期: 52~56


) k5 G8 R1 r0 G  m$ f* v( M* Q# L  C& Z  [2] 方开泰,马长兴(2001),正交与均匀试验设计,科学出版社

7 A0 a3 Q/ x( d  K9 ?2 _  a' s
  [3] 方开泰(2004),均匀试验设计的理论、方法和应用——历史回顾,江苏大学学报


! K7 {6 a! a! x* ^& c  C6 X1 ]  N, y  [4] 方开泰,王元(1996),数论方法在统计中的应用,科学出版社

7 e, q* i$ }6 v- {  L% V
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' X7 S9 }* {1 K4 y5 h0 d2 u  o1 I6 ~* _+ J4 C6 A# o7 X
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